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27. Jun 2025

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Wirtschaft

Gefahr erkannt, Gefahr gebannt: Cyberschutz in der Industrie

Journalist: Thomas Soltau

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Foto: Pete Linforth/pixabay

In der modernen Industrie spielen Digitalisierung und Automatisierung eine zentrale Rolle. Smarte Fabriken, vernetzte Maschinen und cloudbasierte Steuerungssysteme bieten enorme Potenziale zur Effizienzsteigerung.

Doch mit diesen Fortschritten gehen auch neue Risiken einher. Cyberkriminelle haben längst erkannt, dass die Industrie ein lukratives Ziel ist. Ein Angriff kann nicht nur finanzielle Schäden verursachen, sondern ganze Produktionslinien lahmlegen und die Sicherheit von Mitarbeitenden gefährden. Angreifer nutzen dabei gezielt Schwachstellen in vernetzten Systemen, um entweder Daten zu stehlen, Systeme zu sabotieren oder Lösegeld zu erpressen. Besonders gefährlich sind Angriffe auf sogenannte kritische Infrastrukturen wie Energieversorgung, Wasserversorgung und Transportwesen. Hier können Cyberangriffe nicht nur ökonomische Schäden verursachen, sondern auch die Versorgungssicherheit gefährden.

Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung, kurz Fraunhofer IOSB, hat sich intensiv mit den Herausforderungen der industriellen Cybersicherheit auseinandergesetzt. Die Forschenden betonen, dass traditionelle IT-Sicherheitslösungen, die in Büroanwendungen verwendet werden, nicht einfach auf die Industrie übertragbar sind. In Produktionsumgebungen müssen Sicherheitsmaßnahmen nahtlos in bestehende Prozesse integriert werden, ohne die Produktivität zu beeinträchtigen.

Ein Angriff kann nicht nur finanzielle Schäden verursachen, sondern ganze Produktionslinien lahmlegen und die Sicherheit von Mitarbeitenden gefährden.

Als eine der größten Herausforderungen hat sich die lange Lebensdauer industrieller Anlagen herauskristallisiert. Viele Maschinen sind seit Jahrzehnten im Einsatz und wurden ursprünglich nicht für eine vernetzte Welt konzipiert. Diese Systeme nachträglich abzusichern, stellt Unternehmen vor große technische und organisatorische Herausforderungen. Hinzu kommt, dass in der Industrie oft heterogene Systemlandschaften vorzufinden sind, in denen unterschiedliche Geräte und Protokolle miteinander kommunizieren müssen. Aber auch die mangelnde Transparenz in vielen Produktionsumgebungen spielt eine wichtige Rolle. Oft wissen Unternehmen nicht genau, welche Geräte und Systeme miteinander verbunden sind. Geschweige denn, welche Schwachstellen sie aufweisen. Eine umfassende Sicherheitsstrategie beginnt daher immer mit einer detaillierten Bestandsaufnahme der vorhandenen Systeme.

Ein Grund, warum Fraunhofer IOSB zusammen mit Partnern aus der Industrie innovative Lösungen entwickelt, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Ein wichtiger Ansatz ist die Entwicklung von Sicherheitskonzepten, die speziell auf die Anforderungen industrieller Umgebungen zugeschnitten sind. Dazu zählt die Implementierung von Intrusion Detection Systemen (IDS). Sie sind in der Lage, ungewöhnliche Aktivitäten im Netzwerk frühzeitig zu erkennen und zu melden.

Diese beiden Bereiche müssen gemeinsam Sicherheitsstrategien entwickeln und implementieren, um einen ganzheitlichen Schutz zu gewährleisten.

Zusätzlich ist eine enge Zusammenarbeit zwischen IT- und OT-Teams (Operational Technology) unerlässlich. Diese beiden Bereiche müssen gemeinsam Sicherheitsstrategien entwickeln und implementieren, um einen ganzheitlichen Schutz zu gewährleisten. Fraunhofer IOSB betont dabei die Wichtigkeit regelmäßiger Schulungen für Mitarbeitende. Nur so lässt sich das Bewusstsein für Cybersicherheitsrisiken schärfen – das wiederum etabliert eine Sicherheitskultur im Unternehmen.

Dass es möglich ist, effektive Schutzmaßnahmen zu entwickeln, die Produktivität erhält, zeigt die Arbeit von Instituten wie dem Fraunhofer IOSB. Doch eines ist klar: Cybersicherheit in der Industrie ist ein kontinuierlicher Prozess, der ständige Aufmerksamkeit und Anpassung erfordert.

2. Apr 2026

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Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.